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1 Schema
Schema 定义了 Collections 的数据结构。在创建一个 Collection 之前，你需要设计出它的 Schema。本页将帮助你理解 Collections 模式，并自行设计一个示例模式。
在 Zilliz Cloud 上，Collection Schema 是关系数据库中一个表的组合，它定义了 Zilliz Cloud 如何组织 Collection 中的数据。设计良好的 Schema 至关重要，因为它抽象了数据模型，并决定能否通过搜索实现业务目标。此外，由于插入 Collections 的每一行数据都必须遵循 Schema，因此有助于保持数据的一致性和长期质量。从技术角度看，定义明确的 Schema 会带来组织良好的列数据存储和更简洁的索引结构，从而提升搜索性能。 一个 Collection Schema 有一个主键、最多四个向量字段和几个标量字段。
搜索系统的数据模型设计包括分析业务需求，并将信息抽象为模式表达的数据模型。例如，搜索一段文本必须通过 "嵌入 "将字面字符串转换为向量并启用向量搜索，从而实现 "索引"。除了这一基本要求外，可能还需要存储出版时间戳和作者等其他属性。有了这些元数据，就可以通过过滤来完善语义搜索，只返回特定日期之后或特定作者发表的文本。您还可以检索这些标量与主文本，以便在应用程序中呈现搜索结果。每个标量都应分配一个唯一标识符，以整数或字符串的形式组织这些文本片段。这些元素对于实现复杂的搜索逻辑至关重要。
1.1 创建 Schema
以下代码片段演示了如何创建模式。
from pymilvus import MilvusClient, DataTypeschema = MilvusClient.create_schema()
1.2 添加主字段
Collections 中的主字段唯一标识一个实体。它只接受Int64或VarChar值。以下代码片段演示了如何添加主字段。
schema.add_field(field_name="my_id",datatype=DataType.INT64,# highlight-startis_primary=True,auto_id=False,# highlight-end
)
添加字段时，可以通过将is_primary 属性设置为True 来明确说明该字段是主字段。主字段默认接受Int64值。在这种情况下，主字段值应为整数，类似于12345 。如果选择在主字段中使用VarChar值，则其值应为字符串，类似于my_entity_1234 。也可以将autoId 属性设置为True ，使 Zilliz Cloud 在插入数据时自动分配主字段值。
1.3 添加向量字段
向量字段接受各种稀疏和密集向量嵌入。在 Zilliz Cloud 上，您可以向 Collections 添加四个向量字段。以下代码片段演示了如何添加向量字段。
schema.add_field(field_name="my_vector",datatype=DataType.FLOAT_VECTOR,# highlight-next-linedim=5
)
上述代码片段中的dim 参数表示向量字段中要保存的向量嵌入的维数。FLOAT_VECTOR 值表示向量字段持有 32 位浮点数列表，通常用于表示反比例。除此之外，Zilliz Cloud 还支持以下类型的向量嵌入：
FLOAT16_VECTOR：这种类型的向量场保存一个 16 位半精度浮点数列表，通常适用于内存或带宽受限的深度学习或基于 GPU 的计算场景。BFLOAT16_VECTOR：这种类型的向量字段保存 16 位浮点数列表，精度有所降低，但指数范围与 Float32 相同。这种类型的数据常用于深度学习场景，因为它能在不明显影响精度的情况下减少内存使用量。BINARY_VECTOR：这种类型的向量场保存着一个 0 和 1 的列表。它们是图像处理和信息检索场景中表示数据的紧凑特征。SPARSE_FLOAT_VECTOR：这种类型的向量场可保存非零数字及其序列号列表，用于表示稀疏向量嵌入。
1.4 添加标量字段
在常见情况下，可以使用标量字段来存储存储在 Milvus 中的向量嵌入的元数据，并通过元数据过滤进行 ANN 搜索，以提高搜索结果的正确性。Zilliz Cloud 支持多种标量字段类型，包括VarChar、Boolean、Int、Float、Double、Array 和JSON。
1.4.1 添加字符串字段
在 Milvus 中，您可以使用 VarChar 字段来存储字符串。
schema.add_field(field_name="my_varchar",datatype=DataType.VARCHAR,# highlight-next-linemax_length=512
)
1.4.2 添加数字字段
Milvus 支持的数字类型有Int8,Int16,Int32,Int64,Float 和Double 。
schema.add_field(field_name="my_int64",datatype=DataType.INT64,
)
1.4.3 添加布尔字段
Milvus 支持布尔字段。以下代码片段演示了如何添加布尔字段。
schema.add_field(field_name="my_bool",datatype=DataType.BOOL,
)
1.4.4 添加 JSON 字段
JSON 字段通常存储半结构化的 JSON 数据。
schema.add_field(field_name="my_json",datatype=DataType.JSON,
)
1.4.5 添加数组字段
数组字段存储元素列表。数组字段中所有元素的数据类型应相同。
schema.add_field(field_name="my_array",datatype=DataType.ARRAY,element_type=DataType.VARCHAR,max_capacity=5,max_length=512,
)
2 主字段和自动识别
主字段唯一标识一个实体。本页介绍如何添加两种不同数据类型的主字段，以及如何启用 Milvus 自动分配主字段值。在 Collections 中，每个实体的主键都应该是全局唯一的。添加主字段时，需要显式地将其数据类型设置为VARCHAR或INT64。将其数据类型设置为INT64表示主键应为整数，类似于12345 ；将其数据类型设置为VARCHAR表示主键应为字符串，类似于my_entity_1234 。
你也可以启用AutoID，让 Milvus 自动为进入的实体分配主键。在集合中启用AutoID后，插入实体时不要包含主键。Collections 中的主字段没有默认值，也不能为空。
2.1 使用 Int64 主键
要使用 Int64 类型的主键，需要将datatype 设置为DataType.INT64 ，将is_primary 设置为true 。如果还需要 Milvus 为进入的实体分配主键，还需要将auto_id 设置为true 。
from pymilvus import MilvusClient, DataTypeschema = MilvusClient.create_schema()schema.add_field(field_name="my_id",datatype=DataType.INT64,# highlight-startis_primary=True,auto_id=True,# highlight-end
)
2.2 使用 VarChar 主键
要使用 VarChar 主键，除了将data_type 参数值更改为DataType.VARCHAR 外，还需要为字段设置max_length 参数。
schema.add_field(field_name="my_id",datatype=DataType.VARCHAR,# highlight-startis_primary=True,auto_id=True,max_length=512,# highlight-end
)